偏导数

偏导数(Partial Derivative)

def.partial-derivative · 定义 · 微积分 · 多元

陈述

设 U⊆RnU \subseteq \mathbb{R}^{n} 是开集,f:U→Rmf : U \to \mathbb{R}^{m},a∈Ua \in U。ff 在 aa 处关于第 jj 个变元的偏导数是(若该极限存在)

∂f∂xj(a):=lim⁡h→0f(a+hej)−f(a)h\frac{\partial f}{\partial x_j}(a) := \lim_{h \to 0} \frac{f(a + h e_j) - f(a)}{h}

其中 eje_j 是第 jj 个标准基向量。也就是说,只让第 jj 个坐标动,其余固定,就是一个一元导数。

高阶偏导写成 ∂αf=∂1α1⋯∂nαnf\partial^{\alpha} f = \partial_1^{\alpha_1} \cdots \partial_n^{\alpha_n} f(α=(α1,…,αn)\alpha = (\alpha_1, \ldots, \alpha_n) 是多重指标,∣α∣=α1+⋯+αn|\alpha| = \alpha_1 + \cdots + \alpha_n)。

说明

⚠ 偏导数存在什么也保证不了:f(x,y)=xy/(x2+y2)f(x, y) = xy/(x^{2} + y^{2})(原点补 f(0,0)=0f(0,0) = 0)在原点两个偏导都存在(都等于 00),但沿 y=xy = x 趋近时 f→1/2≠f(0,0)f \to 1/2 \ne f(0,0) —— 它连连续都不成立。

⭐ 病根是一个不对称:偏导存在是 2n2n 个一维条件,而可微(def.total-differential)是一个 nn 维条件。一维条件再多也堆不出 nn 维结论。

⭐ 反过来,C1C^{1}(偏导存在且连续)就足以推出可微 —— 这条是实践中最常用的充分条件,证明见 def.total-differential 的说明。

⭐ 在 Rn\mathbb{R}^n 这种「坐标里长出来的空间」上偏导是免费的;到了流形或 Banach 空间上,「坐标」本身要先花力气造出来,那时才有方向导数与可微性的讨论。

它指向谁(出边)

推出 1

定义引用 2

谁指向它(入边)

定义引用 1

参考

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